Die Recherche nach Pseudonymen in deutschen Katalogen nach dem RDA-Umstieg
Bestandsaufnahme und Verbesserungspotenzial
DOI:
https://doi.org/10.5282/o-bib/5985Schlagwörter:
Resource Description and Access (RDA), RDA-Umstieg, Katalogisierung, Pseudonym, KatalogrechercheAbstract
Nach RDA werden unter Pseudonym geschriebene Werke anders behandelt als nach RAK: Liegen mehrere bibliografische Identitäten vor, müssen nach dem Regelwerksumstieg nicht nur die Normdatensätze gesplittet, sondern auch Teile der Titeldatensätze umgehängt werden. Dies vermeidet Rechercheprobleme, bedeutet jedoch einen erheblichen Aufwand. In einer Befragung wurde ermittelt, wie sich die aktuelle Situation bei den Pseudonymen darstellt und als wie schwerwiegend die Rechercheprobleme eingeschätzt werden. Dabei wurde deutlich, dass eine umfassende intellektuelle Aufarbeitung der Pseudonymfälle in den Altdaten nicht zu erwarten ist. Auch eine anfangs diskutierte recherchetechnische Lösung kommt nur selten zum Einsatz. Eine interessante Alternative wäre deshalb eine maschinelle Zuordnung von Titeldatensätzen zu Normdatensätzen. Ein Test ergab, dass sich schon mit einem relativ einfachen Python-Skript ein großer Teil der Fälle lösen lässt. Mit einigen Erweiterungen und optimalerweise dem Einbezug von Werkclustern könnte eine sehr zuverlässige maschinelle Lösung implementiert werden.
Literaturhinweise
GND-Erfassungshilfe „Pseudonyme“ (EH-P06), https://wiki.dnb.de/download/attachments/90411361/EH-P-06.pdf, Stand: 30.07.2023.
Grund, Stefan; Vorndran, Angela: Personen in GND und Titeldaten. Vorschläge, Anreicherungen und Verknüpfungen, Folienpräsentation vom KIM-Workshop, 09.05.2023, https://wiki.dnb.de/download/attachments/266466762/2023_05_09_Vorndran_Angela_Grund_Stefan_PersonenInGNDundTiteldaten.pdf, Stand: 18.09.2023.
Pfeffer, Magnus: Using clustering across union catalogues to enrich entries with indexing information, in: Spiliopoulou, Myra; Schmidt-Thieme, Lars; Janning, Ruth (Hg.): Data analysis, machine learning and knowledge discovery. Proceedings of the 36th Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifkation e.V. in Hildesheim, Germany. Berlin; Heidelberg 2013, S. 437−445.
Regeln für die alphabetische Katalogisierung in wissenschaftlichen Bibliotheken (RAK-WB), Stand: April 2006, Leipzig 20072. Online: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:101-2007072711.
Schilling, Clara: Die Konsequenzen des RDA-Umstiegs für die Recherche nach Pseudonymen – aktuelle Situation, Probleme, Lösungsansätze, Bachelorarbeit, Hochschule der Medien, Stuttgart 2022. Online: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:900-opus4-67622.
Vorndran, Angela: Hervorholen, was in unseren Daten steckt! Mehrwerte durch Analysen großer Bibliotheksdatenbestände, in: o-bib 5 (4), 2018, S. 166−180. Online: https://doi.org/10.5282/o-bib/2018H4S166-180.
Vorndran, Angela; Grund, Stefan: Metadata sharing. How to transfer metadata information among work cluster members, in: Cataloging & classification quarterly 59 (8), 2021, S. 757−774. Online: https://doi.org/10.1080/01639374.2021.1989101.
Wiesenmüller, Heidrun: Der RDA-Umstieg in Deutschland – Herausforderungen für das Metadatenmanagement, in: o-bib 2 (2), 2015, S. 43−60. Online: https://doi.org/10.5282/o-bib/2015H2S43-60.
Wiesenmüller, Heidrun; Horny, Silke: Basiswissen RDA. Eine Einführung für deutschsprachige Anwender, 2. Auflage, Berlin; Boston 2017.
Wiesenmüller, Heidrun; Pfeffer, Magnus: Abgleichen, anreichern, verknüpfen. Das Clustering-Verfahren – eine neue Möglichkeit für die Analyse und Verbesserung von Katalogdaten, in: BuB, 65 (9), 2013, S. 625−629. Online: https://b-u-b.de/fileadmin/archiv/imports/pdf_files/2013/bub_2013_09_625_629.pdf, Stand: 30.07.2023.
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